Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/
(08.04.2024 - 14.04.2024)
Maintaining code quality can be challenging no matter the size of your project or the number of contributors. Pre-commit hooks make it a little easier. This article provides a step-by-step guide to installing and configuring pre-commit hooks on your project.
В главе 2 я создал простой шаблон для домашней страницы приложения и использовал поддельные объекты в качестве заполнителей для того, чего у меня еще нет, например, пользователей и записей в блоге. В этой главе я собираюсь устранить одно из многих недостатков, которые у меня все еще есть в этом приложении, в частности, как принимать входные данные от пользователей через веб-формы.
Когда я начинал писать своих первых ботов с использованием базы данных, их код был очень плохим: он расходовал лишние ресурсы, а также была плохая архитектура проекта. Поэтому я хочу поделиться с вами своими знаниями, чтобы вы не наступали на те грабли, на которые наступал я. В проекте бота, который будет использован в качестве примера в данной статье, я использовал такие технологии, как aiogram, SQLAlchemy, alembic и Docker. В качестве СУБД выступает PostgreSQL
Недавно в документации к API GigaChat появился раздел, посвящённый работе с функциями, аналогично тому, как это реализовано в ChatGPT. Идея заключается в том, что модели передаётся информация о доступных ей функциях, и в зависимости от запроса пользователя модель может обратиться к этим функциям и добавить их результат к промту для генерации ответа
Discover the power of Pydantic, Python's most popular data parsing, validation, and serialization library. In this hands-on tutorial, you'll learn how to make your code more robust, trustworthy, and easier to debug with Pydantic.
A look at what pgMustard does and how to use it with the Django ORM, especially for dissecting slow queries.
Одной из самых распространённых задач современной аналитики является формирование суждений о большой совокупности (например, о миллионах пользователей приложения), опираясь на данные лишь о небольшой части этой совокупности - выборке. Можно ли сделать вывод о миллионной аудитории крупного мобильного приложения, собрав данные об использовании лишь для 100 пользователей?
В этой статье я расскажу про ключевые аспекты и концепции работы с наиболее популярными алгоритмами и структурами данных. Это поможет и в реальных проектах, и чтобы глубже понять алгоритмические принципы. Статья подойдёт специалистам, которые хотят углубить свои знания в программировании, и укрепить навыки нахождения оптимальных решений алгоритмических задач.
Мы разочаровались в курсах по программированию и поэтому сделали свои собственные. Не для вайтишников, а для типичных разрабов. В процессе нас хакнул инфлюенсер и забанил сервер телеграма. Покоцанные, но не сломленные, мы представляем проект, над которым работали полтора года по ночам. Курсы по программированию с задачами в online IDE и прагматичной теорией. Никаких сертификатов и гарантий трудоустройства. Сплошной хардкор и опенсорс!
Это четвертая часть серии мега-учебника по Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как работать с базами данных. Тема этой главы чрезвычайно важна. Для большинства приложений потребуется поддерживать постоянные данные, которые можно эффективно извлекать, и это именно то, для чего созданы базы данных.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Пока люди с самыми малыми вычислительными машинами в пустую тратят время на перебор гиперпараметров внутри библиотеки Scikit-learn – настоящие гении тайм-менеджмента выбирают TPE и Optuna.
Давайте на примере анализа годовых температур в Москве разберемся как с его помощью можно выгрузить, предобработать и визуализировать данные новичку в этом деле.
Разбираем задачи прошедшего квеста на миллион. Для простоты, в разборе будем использовать формализованные формулировки задачи. Ознакомиться с исходными формулировками можно в самом квесте. Квест открыт и доступен для прохождения.
Мы построили DWH из Open-source продуктов. В этой статье расскажу, какие продукты мы используем, какие хитрости придумали для работы с ними как вся система работает вместе.
Код на C# и на Go часто пронизан специальными объектами, отвечающими за прекращение работы — они называются токенами отмены, либо в случае Go — контекстами. Это супер-удобно и делает программы компактнее + надежнее, но питонисты про такое почему-то не в курсе. Мне пришлось решать эту проблему и написать свой инструмент + начать популяризировать паттерн.
В KION в сутки поступает свыше 400 миллионов продуктовых событий (помимо технических). На основе этих событий продуктовые вертикали строят аналитику, следят за продуктом, принимают бизнес решения. Качество поступаемых данных критично важно. В докладе расскажу про весь pipeline событий, как мы их готовим для аналитиков и продактов.
Когда у вас достаточно большой и разношёрстный спектр запросов клиентов, а вам необходимо все это валидировать, и на это нет ресурсов в виде LLM или NN — "Что же делать?". Расскажу, как сделать классификацию быстро и без больших затрат на разметку и обучение.
Web-фреймворк на основе Werkzeug, Jinja2 и благих намерениях. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Flask/
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Фреймворк для работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/kombu/
Python F-String Codes I Use Every Day
Как я написал свой первый эзотерический язык программирования
Talk Python to Me: #456: Building GPT Actions with FastAPI and Pydantic
Python meetup. Online. 24 апреля
Разбираем на винтики учебный процессор TOY
Какой язык программирования выбрать? Обзор Python
Как быстро собрать кубик для простых задач: играемся с TinyOLAP